Kestirimci Bakım Programı: ESA’nın Uygulanması – Bölüm II

Bu yazı, Uptime’ın Aralık/Ocak 2012 sayısında yayınlanan makalenin devamı niteliğindedir.

Özet

Bu, bir tesisin elektriksel güvenilirliğini artırmak için elektriksel imza analizinin (ESA) kullanılmasını tartışan bir dizi makalenin ikinci bölümüdür. Bu makale, spektrum analizine aşina olmayanlara spektrum analizinde kullanılan grafikleri ve ekranları okumak ve yorumlamak için temel bilgileri vermek amacıyla yazılmıştır. Ayrıca, motor sisteminde üretim kaybına veya bakım maliyetlerinde artışa yol açabilecek gelişmekte olan sorunları belirlemek için ESA’yı kullanmaya başlamak üzere bazı temel analiz tekniklerini de tanıtmaktadır.

Elektriksel İmza Analizi

ESA, tüm motor sistemindeki mevcut ve gelişmekte olan arızaları belirlemek için motorun besleme voltajını ve çalışma akımını kullanan bir kestirimci bakım (PdM) teknolojisidir. Bu ölçümler transdüser görevi görür ve motor sistemindeki herhangi bir aksaklık motor besleme akımının değişmesine (veya modüle olmasına) neden olur. Bu modülasyonları analiz ederek, bu motor sistem bozulmalarının kaynağını belirlemek mümkündür.

Makine Analizi Tarihsel olarak titreşim analizi, dönen ekipmanın durumunu değerlendirmek için dönen makine analizinin temeli olmuştur ve 70 yılı aşkın bir süredir çok etkili bir şekilde kullanılmaktadır. Modern elektronik ve mikroişlemciler bu süreci, bobin, mıknatıs ve bir ölçüm cihazı kullanılarak yapılan basit titreşim genliği ölçümlerinden, dönen makinelerin mekanik durumunu hızlı bir şekilde değerlendirmek için genel titreşim genliklerini ölçmeye kadar olgunlaştırmıştır. Çok geçmeden, yüksek titreşim seviyelerine sahip makinelerin genellikle kötü mekanik durumda olduğu anlaşıldı ve hepsi yalnızca kullanıcıların deneyimlerine dayanan çeşitli titreşim şiddeti çizelgelerinin geliştirilmesine yol açtı.

Spektrum Analizi

Sinyal işlemede spektrum analizi, bir zaman alanı sinyalinin frekans içeriğini tanımlayan süreçtir. Ölçülen sinyallerin frekans içeriği bilindiğinde, salınım hareketini yaratan kuvvetin belirlenmesine yardımcı olmak için makine veya makinelerin operasyonel ve tasarım özellikleriyle ilişkilendirilir.

Makine titreşim spektrumu analizi, salınım yapan bileşenin üzerine veya yakınına yerleştirilen sensör (dönüştürücü) ile başlar; bu genellikle bileşenin mekanik hareketini bir elektrik sinyaline dönüştürmek için rulman veya rulman yuvasıdır. Çıkış elektrik sinyali, bileşenin hareketini tam olarak takip eder, bu da zamana göre değişir ve zaman alanı sinyalleri olarak adlandırılır. Sinyalin gücü veya genliği hareket miktarına bağlı olarak değişir.

İlk spektrum analizinde, önceden belirlenmiş bir frekans aralığında analog bir bant geçiren filtreyi taramak için ayarlanabilir filtre analizörleri kullanılıyordu. Bu analizörler bir radyoyu ayarlamaya benzer şekilde çalışıyordu. Bant geçiren filtre frekans aralığını tararken, bu aralıkta bulunan herhangi bir sinyal bir çıkış oluşturacaktır. Bant geçiren filtrenin çıkışı, dönüştürücünün çıkışında mevcut olan frekansları tanımlamak için bir frekans grafiği üzerinde izlenecektir.

Modern çok kanallı, yüksek çözünürlüklü, dijital analizörler frekans spektrumlarını hızlı Fourier dönüşümü (FFT) kullanarak oluşturur. Ayrıca, yan bant analizi, eşzamanlı zaman ortalaması, negatif ortalama, zarf işleme ve spektrumları doğru bir şekilde yorumlayan diğer birçok gelişmiş teknik gibi çeşitli sinyal işleme tekniklerine izin verirler.

Sinyal işlemedeki ilerlemelerden bağımsız olarak, titreşim analizi hala fizik kanunları ve dönüştürücülerin sınırları ile sınırlıdır. Titreşim bir makinenin rastgele veya periyodik mekanik salınımlarının bir ölçüsü olduğundan, makinenin ve yapının kütlesinin ve sertliğinin yanı sıra yatak veya destek sistemi tarafından sağlanan herhangi bir sönümlemenin üstesinden gelmek için makine durumundan veya bileşen arızasından kaynaklanan yeterli kuvvet gereklidir.

Ölçüm dönüştürücüsünün kendisi tarafından ek sınırlamalar yaratılır. Bunlar ölçüm türleri, bağıl veya mutlak, dönüştürücünün frekans yanıtı ve ölçümlerin kendi frekans sınırlamaları, yer değiştirme, hız veya ivmedir.

Frekans Analizi

Zaman Dalga Formları

Bir zaman dalga formu basitçe değişken bir fonksiyonun zamana bağlı olarak gösterilmesidir. Değişimler aynı zaman aralıklarında meydana geliyorsa, dalga biçimi periyodiktir. Periyodik bir dalga biçimi, dalga biçiminin tüm süresi boyunca aynı şekli veya deseni tekrarlayan bir dalga biçimidir. Bir dalga formunun en basit şekli sinüs dalgasıdır ve tek bir frekanstan oluşur. Birden fazla frekanstan oluşan dalga formlarına karmaşık dalga formları denir. Dalga formlarının grafiksel gösterimi zaman alanı olarak adlandırılır. Ekran basitçe değişkenin zamana göre anlık değerini gösterir. Zaman alanında, yatay eksen zamanı gösterirken, dikey eksen değişkenin büyüklüğünü gösterir.

Fourier Dönüşümü

18’inci yüzyıl Fransız matematikçi ve fizikçisi Jean Baptiste Joseph Fourier, karmaşık dalga biçimlerinin çoklu sinüs dalga biçimlerinin bir kombinasyonu olduğunu ilk fark edenlerden biri oldu ve bu alanda araştırmalar başlattı. Herhangi bir karmaşık dalga biçimini oluşturan frekans serilerini belirlemek için kullanılan matematiksel çözüm, onun onuruna adlandırılmış ve Fourier dönüşümü olarak adlandırılmıştır. Orijinal Fourier dönüşümü sınırsız veya sonsuz bir örnek varsayar. O zamandan beri, Fourier dönüşümünün sonlu bir dalga formuna uygulanabileceği belirlenmiş ve ayrık Fourier dönüşümü (DFT) olarak adlandırılmıştır. DFT’lerin verimli ve yüksek hızda hesaplanması için algoritmalar geliştirilmiştir; bu algoritmalar hızlı Fourier dönüşümü (FFT) olarak adlandırılır.

Basit bir ifadeyle, FFT bir zaman dalga biçiminin sonlu bir örneğini alır, ardından karmaşık dalga biçimini oluşturmak için bir araya getirilen sinüs dalgalarının genliğini ve frekanslarını hesaplar.

FFT’lerin grafiksel gösterimleri frekans alanında sunulur ve frekans spektrumu olarak adlandırılır. Frekans spektrumu, karmaşık dalga formunda bulunan frekansları yatay eksende ve sinyalin genliğini dikey eksende gösterir. Herhangi bir frekansta yeterli hareket varsa, o frekansın varlığını belirtmek için yatay eksende dikey bir çizgi görüntülenecektir. Dikey çizginin veya spektral çizginin bu yüksekliği, o frekanstaki dalga formunun gücünü veya genliğini gösterir. Karmaşık dalga formunda bulunan sinüs dalgalarından biri 30 Hz’de ve 3 amper genlikte ise, spektral bir tepe 30 Hz’de yer alacak ve yükseklik üç birimi temsil edecektir.

FFT gerçekleştirmek için birçok program mevcuttur ve analistin bunları gerçekleştirmesi gerekmez, ancak analistin bu grafiksel görüntünün kendisini temel olarak anlaması gerekir. FFT ekranının minimum anlaşılması gerekenleri frekans aralığı, çözünürlük ve bant genişliğidir. Yan bantlar, harmonikler, logaritmik ölçekleme ve demodülasyonun anlaşılmasıyla daha gelişmiş analizler gerçekleştirilebilir. Aşağıdaki bilgiler, okuyucunun ESA kullanarak toplanan verileri doğru bir şekilde analiz etmesini sağlamak için bu temel FFT ilkelerinin yeterli bir şekilde anlaşılmasını sağlamaya çalışmaktadır.

FFT’yi Anlamak

Herhangi bir ekranın sınırlarını anlamak, o ekranın doğru analizi için çok değerlidir. FFT matematiksel bir hesaplamadır ve bu sınırlar matematiksel hesaplama yapılmadan önce belirlenir. Bu sınırlar frekans aralığı ve çözünürlük çizgileridir.

Frekans Aralığı

Frekans aralığı, FFT hesaplamasına dahil edilecek frekansları belirler. Seçilen frekans aralığı çok düşükse, daha yüksek frekanslardaki hatalar gözden kaçacaktır. Seçilen frekans aralığı çok yüksekse, birbirine yakın frekans serileri birleştirilebilir. Ek olarak, frekans aralığı veri toplama süresini belirler. Periyodik bir sinyalin frekansı zamanın tersidir; seçilen frekans aralığı ne kadar düşükse, veri toplama işleminin gerçekleştirilmesi o kadar uzun sürer. PdM’de çoğu FFT DC’de (0 Hz) başlar ve bazı maksimum değerlere kadar devam eder. Maksimum frekans aralığı Fmax olarak adlandırılır. Daha derinlemesine analiz için, frekans aralığının alt sınırını 0 Hz’den daha büyük bir değere ve daha yüksek bir sınıra ayarlamak mümkündür. Bu, yakınlaştırılmış spektrum olarak adlandırılır.

Çözünürlük

Önceden belirlenmiş ikinci sınır ise çözüm çizgileridir. Her frekans spektrumu sonlu sayıda spektral çizgiye bölünmüştür. Spektral çizgi aslında yanlış bir isimlendirmedir çünkü gerçekte bir çizgi değil, spektral bir kutudur. Her spektral bölmenin bir yüksek ve düşük frekans sınırı olacaktır. Bu sınırlar FFT’nin frekans aralığı ve satır sayısı tarafından belirlenir. Spektral kutunun genişliği bant genişliği (BW) olarak adlandırılır. Her bir spektral kutunun genişliğini belirlemek için spektral çizgi sayısını frekans aralığına (FR) bölmeniz yeterlidir. Frekans aralığı 100 Hz ise ve 100 spektral çizgi varsa, her çizginin genişliği 1 Hz’dir.

BW = # satır/FR

Her bir spektral kutunun bant genişliği, her bir spektral kutunun üst frekans limitinden (fu ) düşük frekans limitinin (fl ) çıkarılmasıyla da hesaplanabilir.

BW = fu -fl

Her spektral kutu bir önceki kutunun yanına hizalanır ve her kutunun alt frekans sınırı bir önceki kutunun üst frekans sınırıdır. Üst frekans sınırı, bölmenin alt sınırı artı bant genişliği olacaktır.

Örneğin: DC’den 100 Hz’e kadar FR içeren 100 satırlık bir spektrumdaki ilk spektral bölmede, alt frekans sınırı 0 ve üst frekans sınırı 1 Hz’dir. Spektral bölmenin BW değeri 1 Hz’dir. Ardından ikinci bölme Frekans aralığı, hızlı Fourier dönüşümü (FFT) hesaplamasına dahil edilecek frekansları belirler. Seçilen frekans aralığı çok düşükse, daha yüksek frekanslardaki hatalar gözden kaçacaktır. 20 haziran/temmuz12 1 Hz’den 2 Hz’e, üçüncü kutu 2 Hz’den 3 Hz’e ve bu şekilde devam ederek son spektral kutu 99 Hz’den 100 Hz’e çıkar.

Bir spektral bölmenin bant genişliği çok genişse, aynı spektral bölmede birden fazla frekans bulunabilir. Ayrıca, bir frekans spektrumunu değerlendirirken, spektral kutunun görüntülenen frekansı o spektral kutunun merkez frekansıdır (cf). Spektral bölmenin cf değerini belirlemek için, üst frekans sınırı ile alt frekans sınırının ortalamasını hesaplamanız yeterlidir.

cf = (fu + fl)/2

Bunun anlamı, belirtilen frekansın gerçek sinyalin frekansı olmayabileceğidir. Görüntülenen frekans değeri spektral bölmenin merkez frekansıdır, oysa dalga biçim(ler)inin gerçek frekansları spektral bölmenin bant genişliği içindeki herhangi bir frekans olabilir. Her bir spektral bölme birden fazla frekans içerebilir. Bant genişliği ne kadar geniş olursa, spektral kutunun görüntülenen değerinin frekansı o kadar az doğru olur ve bu da analiz hatası olasılığını artırır.

Bu analiz hatasını azaltmak için FFT spektrumunun çözünürlüğünü artırmanız yeterlidir. FFT’nin frekans aralığının azaltılması çözünürlüğü artırır, ancak aynı zamanda hem veri örnekleme zamanı arasındaki zaman aralıklarını hem de veri toplama süresini artırır. Diğer bir yöntem ise FFT’nin bölündüğü spektral kutuların sayısını artırmaktır. Spektral kutuların sayısının artırılması, ölçülen sinyalden daha fazla örnek alınmasını gerektirir. Çözünürlük satır sayısını iki katına çıkarmak için iki kat daha fazla veri elde edilmesi gerekir.

Çözünürlüğün Belirlenmesi

Bir FFT spektrumunun çözünürlük satır sayısı (# satır), zaman dalga formunun periyodu (P) ile frekans aralığının (FR) saniyedeki döngü (cps) cinsinden çarpılmasıyla belirlenebilir.

(# satır=P x FR)

ESA zaman dalga formunu sayısallaştırdığından, FFT bilgisayarda gerçekleştirilir ve burada veri toplandıktan sonra FFT çözünürlüğünü değiştirmek mümkündür. Bu, analistin yakalanan dalga biçiminin çok küçük bölümlerini incelemesine olanak tanır. Ancak, zaman yakalama süresinin azaltılmasıyla, çözünürlük satır sayısının orantılı olarak azalacağını ve analiz hatası olasılığının artacağını unutmamak önemlidir.

Genlik Göstergeleri

Doğrusal Ölçeklendirme

FFT’nin en yaygın kullanılan grafiksel gösterimi doğrusal ölçektir. Doğrusal ölçekte, işaretleyiciler arasındaki aralık her zaman aynıdır ve eşit aralıklıdır. Bu, tüm verilerin tek bir grafik üzerinde rahatça görüntülenmesini sağlar. Doğrusal grafik ekranları, anlamlı değişikliklerin önemli olduğu ve çok küçük değişikliklerin önemsiz olduğu veri setlerinde iyi çalışır. Doğrusal ölçekte görüntülenen birimler, ölçülen değişkenin mühendislik birimleridir. ESA’da bu birimler ya voltaj (volt) ya da akımdır (amper).

Logaritmik Ölçeklendirme

Logaritmik ölçek, değişkenin kendisi yerine genliği büyüklük sırasına göre veya değişkenin logaritmasını gösterir. Log ölçeğinin bir avantajı, tek bir grafik üzerinde çok geniş bir genlik aralığını görüntüleyebilmesidir. Ölçülen değişkendeki çok küçük değişiklikler önemli olduğunda, değişkeni doğrusal formatta görüntülemek değişikliği yeterince tanımlayamayabilir. Bu durumlarda logaritmik (log) gösterge kullanılır.

ESA’da, ölçülen değişkenler hat voltajı veya akımı olduğu için log ölçeği yaygın olarak kullanılır. Bu ölçümlerden herhangi birindeki çok küçük değişiklikler motor sistemindeki arızaları tanımlamak için kullanılır. Bu değişkenlerin taşıyıcı frekansı, uygulanan gerilimin frekansında, genellikle 50 Hz veya 60 Hz’dir.

Logaritmik gösterge esasen bir oran olduğundan, birbirine benzemeyen değişkenleri karşılaştırmak için de çok uygun bir yöntemdir. Bunun ESA’da son derece yararlı olduğu kanıtlanmıştır çünkü önemli yönlerinden biri farklılaştırma yeteneğidirDevrim Başlıyor! Sadece 2,450$! ALiSENSOR™ Seviyesi burada! ALiSENSOR™ Level dünyanın ilk iOS Geometrik Ölçüm Sistemidir. Artık Doğruluk, Eğim ve Karelik gibi ölçümler her zamankinden daha kolay ve daha ekonomik! Otomatik güncellemeler de dahil olmak üzere App Store’dan ÜCRETSİZ indirilebilir Uygulamaları kullanarak kendi iPad, iPhone veya iPod Touch’ınızı Görüntüleme Birimi olarak bile kullanabilirsiniz! 2 Yıl Garanti! Bu devrim niteliğindeki yeni sistem hakkında daha fazla bilgi edinmek için bugün Alignment Supplies, Inc. şirketini arayın veya ziyaret edin! 419.887.5890 / 800.997.4467 www.alignmentsupplies.com gelen güçteki arızalar ile motor veya tahrik edilen makine tarafından eklenen arızalar arasında ayrım yapar.

Log ölçeğinde kullanılan birimler, on tabanlı bir logaritma olan desibellerdir (db). db, bir oranı tanımlamak için kullanılan bir birimdir. Gerilim ve akım ölçümleri alan büyüklükleridir ve ESA’da kullanılan db oranları da alan büyüklükleridir. Tablo 1, ölçülen değişken ile akım ve gerilim dalga formlarının tepe değerinin spektrumdaki en yüksek tepe değerine kıyasla ilişkisine dair bir kılavuz sağlar.

Özet

ESA’nın bir PdM teknolojisi olarak etkin kullanımı, ESA yazılımı tarafından geliştirilen grafikleri, çizelgeleri ve ekranları manipüle etme, yorumlama ve anlama becerisi gerektirir. Bu grafikler, çizelgeler ve ekranlar daha sonra motor sistemindeki arızaları tespit etmek için kullanılır. Titreşim analizine aşina olan mühendisler ve PdM teknisyenleri ESA FFT’nin titreşim spektrumuna benzer olduğunu ve analiz tekniklerinin çoğunun aynı olduğunu göreceklerdir. Bununla birlikte, MVA’da bile, analistin yalnızca FFT’nin neyi gösterdiğini değil, daha da önemlisi, neyi göstermediğini tam olarak anlaması önemlidir.